摘要
为了解决目标跟踪中常见的遮挡、旋转和背景杂乱等问题,提出了一种融合重检测机制的上下文感知目标跟踪算法.首先在相关滤波算法的基础上引入上下文信息供滤波器学习以丰富样本信息,构造上下文感知相关滤波器,提高滤波器的学习能力;然后引入重检测机制判断检测结果的可靠性,解决遮挡情况下模型被污染的问题.最后在公开数据集上对算法的性能进行了测试,并与DSST、Staple、SRDCF、TLD和BACF这5种算法进行对比.实验结果表明,算法在遮挡、旋转和背景杂乱等复杂场景下具有较好的跟踪鲁棒性,跟踪精度和成功率分别达到了 0.748和0.836,均优于其余5种跟踪算法.
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维普
万方数据